1. 黄河水利委员会 黄河上中游管理局,陕西,西安,710021
2. 水利部 水土保持监测中心,北京,100053
3. 黄河水利委员会,河南,郑州,450003
纸质出版:2018
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高云飞, 李智广, 刘晓燕. 黄河流域水土流失遥感监测中土地利用现状分类体系构建[J]. 水土保持通报, 2018,38(1):111-115.
GAO Yunfei, LI Zhiguang, LIU Xiaoyan. Construction of Land Use Classification System for Remote Sensing Monitoring of Soil and Water Erosion in Yellow River Basin[J]. Bulletin of Soiland Water Conservation, 2018, 38(1): 111-115.
高云飞, 李智广, 刘晓燕. 黄河流域水土流失遥感监测中土地利用现状分类体系构建[J]. 水土保持通报, 2018,38(1):111-115. DOI: 10.13961/j.cnki.stbctb.2018.01.019.
GAO Yunfei, LI Zhiguang, LIU Xiaoyan. Construction of Land Use Classification System for Remote Sensing Monitoring of Soil and Water Erosion in Yellow River Basin[J]. Bulletin of Soiland Water Conservation, 2018, 38(1): 111-115. DOI: 10.13961/j.cnki.stbctb.2018.01.019.
[目的]提出一种新的适于水土流失遥感监测的土地利用现状分类体系,并验证其合理性,为黄河流域水土流失遥感监测提供依据。[方法]以黄河流域不同地类水土流失的差异为出发点,按照科学性、可行性和完整性原则,参考国家土地利用现状分类标准,基于水利部颁布的土壤侵蚀分类分级标准,构建了黄河流域水土流失遥感监测土地利用现状分类体系。[结果]以坡耕地、梯田、林草地、在建开发用地、淤地坝、沙地和其他用地7个类型构建了黄河流域水土流失遥感监测土地利用现状分类体系,并用5个县(旗)的土地利用数据进行验证,结果表明该分类体系具有科学性。[结论]本研究提出的土地利用分类体系在获取同等精度水土流失评价结果的同时,又能提高水土流失遥感监测的效率。
[Objective] This study aims to propose and test a new land use classification system for remote sensing monitoring of soil erosion in Yellow River basin.[Methods] Based on the soil and water loss in different areas across the Yellow River basin
and with the national standard of land use classification and the standard of soil erosion classification by Ministry of Water Resources as a reference
we proposed a new land use classification system for remote sensing monitoring of soil and water loss in the Yellow River basin according to the scientificity
feasibility and integrity principles.[Results] We finally developed a classification system for land use including slope farmland
terraced fields
forest land and grassland
construction development land
check dam
sandy land and other land types. This classification system was validated in five counties and the results showed that the classification system was reasonable.[Conclusion] The land use classification system in this study not only had the same precision of soil and water loss evaluation results with the traditional classification system but also improved the efficiency of remote sensing monitoring of soil and water loss in the Yellow River basin.
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